業務事例

• 顔画像認識システムのアルゴリズム開発

  実環境に設置されたカメラを利用する顔認識システムのアルゴリズム開発を行いました。

  顔認識システムには、おおまかに「照合判定」「識別判定」の二種類の利用形態があります。「照合判定」は、ドアの入退室管理システムなどで、利用者が本人確認を要求する場合に利用されます。一方、「識別判定」は、往来監視システムなどで、不特定人物の身元を候補リストから推定する場合に利用されます。

  識別判定結果は、不特定人物の顔画像と候補リストの顔画像の照合判定結果に基づいて算出されます。識別判定は一般に照合判定よりも難しいと言われており、たとえば、個人ごとの照合判定スコアのばらつきや外乱による顔特徴変化のため、識別判定結果では候補人物本人の棄却や人物誤認識などの問題が発生します。

  この業務では、識別判定精度を高めるため、照合判定スコアを正規化する識別アルゴリズムを C++ で実装しました。また、外乱に強い学習データや画像処理パラメータを選出するチューニングツールを MATLAB を用いて実装しました。

  開発環境・技術分野

  • バイオメトリクス
  • 画像処理
  • パターン認識
  • 統計解析
  • MATLAB
  • C++

  

• 少数データに基づく顔識別手法の開発

  深層学習による顔認識においては、大量のラベル付き訓練データが必要になることが多く、その場合には多くのコストを要します。この問題を克服するため、本業務では少ないサンプルで顔識別を行う手法を開発しました。

  この手法は既存のラベル付きデータに基づいてディープネットワークの事前学習を行い、そこで得られた特徴量抽出部分を、認識対象とする人物のラベルが与えられているデータに対するディープネットワークに転移します。
  この手法により、少数のデータにおいても高い識別率を実現できることが確認できました。

  開発には Python と深層学習のライブラリである Caffe を使用しました。ディープネットワークの訓練に非常に時間がかかるため、 AWS で複数の GPU インスタンスを起動し、複数のネットワーク構造に対する識別精度の評価を並列に行いました。

  開発環境・技術分野

  • Python
  • 深層学習
  • fine-tuning
  • 畳み込みネットワーク
  • Caffe
  • AWS
  • GPGPU

  

• 高解像度フィルムスキャナ制御システムの開発

  航空写真の大判フィルムを最大6.2μmの分解能でスキャンし、デジタルデータ化することができる高解像度フィルムスキャナを制御するシステムです。

  高解像度フィルムスキャナは、XY 軸が駆動するテーブルと、テーブルに搭載されたラインセンサで構成されています。大判フィルムの幅は、ラインセンサが撮影可能な幅の約4倍あるため、1回のスキャンではフィルム全体をデジタルデータ化することができません。そこで、本システムはフィルム全体を4エリアに分けてスキャンし、各エリアの位置合わせを行って1枚の画像へ結合します。駆動系の精度の限界で合わせ目が目立つ場合は、画像処理によって補正します。

  また、フィルム1枚あたりのスキャン速度を高速化するため、本システムはマルチコア CPU を活用して並列処理を行います。

  開発環境・技術分野

  • 画像処理
  • C++/CLI
  • C#
  • シリアル通信
  • CameraLink
  • モータ制御
  • ラインセンサ
  • 並列処理

  

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